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这篇文章给大家分享的是有关Python中二元算术运算的案例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:空间域名、网络空间、营销软件、网站建设、云阳网站维护、网站推广。大家对我解读属性访问的博客文章反应热烈,这启发了我再写一篇关于 Python 有多少语法实际上只是语法糖的文章。在本文中,我想谈谈二元算术运算。
具体来说,我想解读减法的工作原理:a - b
。我故意选择了减法,因为它是不可交换的。这可以强调出操作顺序的重要性,与加法操作相比,你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转,但还是得到相同的结果。
按照惯例,我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。
>>> def sub(): a - b... >>> import dis>>> dis.dis(sub) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) 4 BINARY_SUBTRACT 6 POP_TOP 8 LOAD_CONST 0 (None) 10 RETURN_VALUE复制代码
看起来我们需要深入研究 BINARY_SUBTRACT 操作码。翻查 Python/ceval.c 文件,可以看到实现该操作码的 C 代码如下:
case TARGET(BINARY_SUBTRACT): { PyObject *right = POP(); PyObject *left = TOP(); PyObject *diff = PyNumber_Subtract(left, right); Py_DECREF(right); Py_DECREF(left); SET_TOP(diff); if (diff == NULL) goto error; DISPATCH(); }复制代码
来源:github.com/python/cpyt…
这里的关键代码是PyNumber_Subtract(),实现了减法的实际语义。继续查看该函数的一些宏,可以找到binary_op1() 函数。它提供了一种管理二元操作的通用方法。
不过,我们不把它作为实现的参考,而是要用Python的数据模型,官方文档很好,清楚介绍了减法所使用的语义。
通读数据模型的文档,你会发现在实现减法时,有两个方法起到了关键作用:__sub__ 和 __rsub__。
当执行a - b
时,会在 a 的类型中查找__sub__(),然后把 b 作为它的参数。这很像我写属性访问的文章 里的__getattribute__(),特殊/魔术方法是根据对象的类型来解析的,并不是出于性能目的而解析对象本身;在下面的示例代码中,我使用_mro_getattr() 表示此过程。
因此,如果已定义 __sub__(),则 type(a).__sub__(a,b) 会被用来作减法操作。(译注:魔术方法属于对象的类型,不属于对象)
这意味着在本质上,减法只是一个方法调用!你也可以将它理解成标准库中的 operator.sub() 函数。
我们将仿造该函数实现自己的模型,用 lhs 和 rhs 两个名称,分别表示 a-b 的左侧和右侧,以使示例代码更易于理解。
# 通过调用__sub__()实现减法 def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: """Implement the binary operation `a - b`.""" lhs_type = type(lhs) try: subtract = _mro_getattr(lhs_type, "__sub__") except AttributeError: msg = f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {type(rhs)!r}" raise TypeError(msg) else: return subtract(lhs, rhs)复制代码
但是,如果 a 没有实现__sub__() 怎么办?如果 a 和 b 是不同的类型,那么我们会尝试调用 b 的 __rsub__()(__rsub__ 里面的“r”表示“右”,代表在操作符的右侧)。
当操作的双方是不同类型时,这样可以确保它们都有机会尝试使表达式生效。当它们相同时,我们假设__sub__() 就能够处理好。但是,即使两边的实现相同,你仍然要调用__rsub__(),以防其中一个对象是其它的(子)类。
现在,表达式双方都可以参与运算!但是,如果由于某种原因,某个对象的类型不支持减法怎么办(例如不支持 4 - “stuff”)?在这种情况下,__sub__ 或__rsub__ 能做的就是返回 NotImplemented。
这是给 Python 返回的信号,它应该继续执行下一个操作,尝试使代码正常运行。对于我们的代码,这意味着需要先检查方法的返回值,然后才能假定它起作用。
# 减法的实现,其中表达式的左侧和右侧均可参与运算_MISSING = object()def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: # lhs.__sub__ lhs_type = type(lhs) try: lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__sub__") except AttributeError: lhs_method = _MISSING # lhs.__rsub__ (for knowing if rhs.__rub__ should be called first) try: lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__rsub__") except AttributeError: lhs_rmethod = _MISSING # rhs.__rsub__ rhs_type = type(rhs) try: rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, "__rsub__") except AttributeError: rhs_method = _MISSING call_lhs = lhs, lhs_method, rhs call_rhs = rhs, rhs_method, lhs if lhs_type is not rhs_type: calls = call_lhs, call_rhs else: calls = (call_lhs,) for first_obj, meth, second_obj in calls: if meth is _MISSING: continue value = meth(first_obj, second_obj) if value is not NotImplemented: return value else: raise TypeError( f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}" )复制代码
如果你看一下__rsub__() 的文档,就会注意到一条注释。它说如果一个减法表达式的右侧是左侧的子类(真正的子类,同一类的不算),并且两个对象的__rsub__() 方法不同,则在调用__sub__() 之前会先调用__rsub__()。换句话说,如果 b 是 a 的子类,调用的顺序就会被颠倒。
这似乎是一个很奇怪的特例,但它背后是有原因的。当你创建一个子类时,这意味着你要在父类提供的操作上注入新的逻辑。这种逻辑不一定要加给父类,否则父类在对子类操作时,就很容易覆盖子类想要实现的操作。
具体来说,假设有一个名为 Spam 的类,当你执行 Spam() - Spam() 时,得到一个 LessSpam 的实例。接着你又创建了一个 Spam 的子类名为 Bacon,这样,当你用 Spam 去减 Bacon 时,你得到的是 VeggieSpam。
如果没有上述规则,Spam() - Bacon() 将得到 LessSpam,因为 Spam 不知道减掉 Bacon 应该得出 VeggieSpam。
但是,有了上述规则,就会得到预期的结果 VeggieSpam,因为 Bacon.__rsub__() 首先会在表达式中被调用(如果计算的是 Bacon() - Spam(),那么也会得到正确的结果,因为首先会调用 Bacon.__sub__(),因此,规则里才会说两个类的不同的方法需有区别,而不仅仅是一个由 issubclass() 判断出的子类。)
# Python中减法的完整实现_MISSING = object()def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: # lhs.__sub__ lhs_type = type(lhs) try: lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__sub__") except AttributeError: lhs_method = _MISSING # lhs.__rsub__ (for knowing if rhs.__rub__ should be called first) try: lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__rsub__") except AttributeError: lhs_rmethod = _MISSING # rhs.__rsub__ rhs_type = type(rhs) try: rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, "__rsub__") except AttributeError: rhs_method = _MISSING call_lhs = lhs, lhs_method, rhs call_rhs = rhs, rhs_method, lhs if ( rhs_type is not _MISSING # Do we care? and rhs_type is not lhs_type # Could RHS be a subclass? and issubclass(rhs_type, lhs_type) # RHS is a subclass! and lhs_rmethod is not rhs_method # Is __r*__ actually different? ): calls = call_rhs, call_lhs elif lhs_type is not rhs_type: calls = call_lhs, call_rhs else: calls = (call_lhs,) for first_obj, meth, second_obj in calls: if meth is _MISSING: continue value = meth(first_obj, second_obj) if value is not NotImplemented: return value else: raise TypeError( f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}" )复制代码
解决掉了减法运算,那么其它二元运算又如何呢?好吧,事实证明它们的操作相同,只是碰巧使用了不同的特殊/魔术方法名称。
所以,如果我们可以推广这种方法,那么我们就可以实现 13 种操作的语义:+ 、-、*、@、/、//、%、**、<<、>>、&、^、和 |。
由于闭包和 Python 在对象自省上的灵活性,我们可以提炼出 operator 函数的创建。
# 一个创建闭包的函数,实现了二元运算的逻辑_MISSING = object()def _create_binary_op(name: str, operator: str) -> Any: """Create a binary operation function. The `name` parameter specifies the name of the special method used for the binary operation (e.g. `sub` for `__sub__`). The `operator` name is the token representing the binary operation (e.g. `-` for subtraction). """ lhs_method_name = f"__{name}__" def binary_op(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: """A closure implementing a binary operation in Python.""" rhs_method_name = f"__r{name}__" # lhs.__*__ lhs_type = type(lhs) try: lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, lhs_method_name) except AttributeError: lhs_method = _MISSING # lhs.__r*__ (for knowing if rhs.__r*__ should be called first) try: lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, rhs_method_name) except AttributeError: lhs_rmethod = _MISSING # rhs.__r*__ rhs_type = type(rhs) try: rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, rhs_method_name) except AttributeError: rhs_method = _MISSING call_lhs = lhs, lhs_method, rhs call_rhs = rhs, rhs_method, lhs if ( rhs_type is not _MISSING # Do we care? and rhs_type is not lhs_type # Could RHS be a subclass? and issubclass(rhs_type, lhs_type) # RHS is a subclass! and lhs_rmethod is not rhs_method # Is __r*__ actually different? ): calls = call_rhs, call_lhs elif lhs_type is not rhs_type: calls = call_lhs, call_rhs else: calls = (call_lhs,) for first_obj, meth, second_obj in calls: if meth is _MISSING: continue value = meth(first_obj, second_obj) if value is not NotImplemented: return value else: exc = TypeError( f"unsupported operand type(s) for {operator}: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}" ) exc._binary_op = operator raise exc复制代码
有了这段代码,你可以将减法运算定义为 _create_binary_op(“sub”, “-”),然后根据需要重复定义出其它运算。
感谢各位的阅读!关于Python中二元算术运算的案例分析就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!